BERT 位置编码代码

BERT的位置编码代码如下：

class PositionalEncoding(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, dropout=0.1, max_len=5000):
        super(PositionalEncoding, self).__init__()
        self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)

        pe = torch.zeros(max_len, d_model)
        position = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1)
        div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-math.log(10000.0) / d_model))
        pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
        pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
        pe = pe.unsqueeze(0).transpose(0, 1)
        self.register_buffer('pe', pe)

    def forward(self, x):
        x = x + self.pe[:x.size(0), :]
        return self.dropout(x)

其中，`d_model`是模型的维度，`max_len`是最大序列长度，`dropout`是dropout概率。`PositionalEncoding`类的`forward`方法将位置编码加到输入张量`x`上，并进行dropout操作。位置编码的计算使用公式：

$$
PE_{(pos,2i)}=\sin\left(\frac{pos}{10000^{2i/d_{model}}}\right)\\
PE_{(pos,2i+1)}=\cos\left(\frac{pos}{10000^{2i/d_{model}}}\right)
$$

其中，$pos$是位置，$i$是维度。位置编码的维度与输入张量的维度相同。